fullseye

seg_confusion_table — SEGMENTATION score op

• データ種: labels2d × labels2d → table
• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]' (実装を直接呼ぶなら import segeval; segeval.seg_confusion_table(labels_pred, labels_true, *, background: 'int' = 0) -> 'Dict[str, object]'、台帳から引くなら opssegmentation.get("seg_confusion_table"))

使い方

ラベル対応の分割表(行 = 真、列 = 予測)と、最大重なりによる対応・対応の一意性の印。

table[i, j] = 真のラベル labels_true[i] と予測のラベル labels_pred[j] を同時に持つ画素数。 対応は 最大重なり: 真 i の相手 = 背景でない列のうち table[i, :] が最大の列(pred_of_true、ラベル値、無ければ −1)、 予測 j の相手 = 背景でない行のうち最大の行(true_of_pred)。mutual_true[i] = 真 i の相手が真 i を選び返す、 mutual_pred[j] も同様。claims[j] = 予測 j を相手に選んだ真の数。unique_matching = 背景でない行・列がすべて相互に 選び合う(= 1 対 1 の全単射)。背景の行・列は表には残り、対応からは外す。 Hungarian(総和最大の割当)でなく argmax なので、1 つの大きな予測を複数の真が選ぶことがある —— それが claims ≥ 2 の印。

返り値: table、labels_true / labels_pred(行・列のラベル値)、row_sums / col_sums、pred_of_true / true_of_pred、mutual_true / mutual_pred、claims、unique_matching、n_true / n_pred(背景を除く個数)、n。

詳しい使い方ガイド

• halcon_segmentation ファミリ ガイド

背景知識ガイド(この op の手前にある物理・規約)

• segmentation_scoring_and_worlds — 分割の採点と真値つき合成世界 — どの物差しがどの壊れ方に盲目か

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• gallery_seg_measures — py -3.11 examples/gallery_seg_measures.py

型が繋がる次の op(table を入力に取れる)

class_ndim_norm

同カテゴリ(score)

seg_dice_jaccard · seg_boundary_f · seg_hausdorff · seg_mean_surface_distance · seg_under_over_segmentation · seg_object_counts_match · seg_score_card

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Provenance: segeval.py — SEGMENTATION operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。

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